最近不少企业IT采购负责人都在“倒苦水”——原本预算内的服务器扩容计划，因为CPU价格突然上涨被迫压缩。服务器CPU作为数据中心的“心脏”，为何突然成为推高成本的“重灾区”？这背后是供需失衡、供应链压力与技术迭代的多重叠加。
首当其冲的是AI热潮引爆的需求爆炸。2023年以来，大模型训练、生成式AI应用的爆发，催生出对高算力服务器的“饥渴式”采购。一台AI服务器往往需要搭配2-4颗高性能CPU（如Intel Xeon Platinum或AMD EPYC），全球头部科技公司、云厂商的集中扫货直接“买断”了部分产能——仅某云厂商一季度就下单了超10万台AI服务器，供应商不得不优先保障大客户，中小客户只能“溢价拿货”。
其次是供应链成本的层层传导。芯片制造的核心原材料晶圆，受全球产能紧张和硅料、光刻胶价格攀升影响，代工成本同比上涨10%-15%；加上地缘政治带来的出口管制，供应商不得不调整产能布局，进一步加剧了短期供应缺口。而服务器CPU市场长期由Intel、AMD双寡头主导，定价权高度集中，需求上升时厂商更易通过“限产保价”推高价格。
最后是技术迭代的成本转移。新一代服务器CPU（如Intel Xeon 4th Gen、AMD EPYC Genoa）为适配AI负载，集成了更多核心、更大缓存，研发投入较上一代增加30%以上。厂商通过提高定价回收成本，而企业为了提升数据处理效率，不得不接受“性能溢价”——某互联网企业的IT负责人透露，新一代CPU的采购价较上一代高出25%，但为了支撑AI业务只能“咬牙买”。
多重因素交织下，服务器CPU的价格高位运行可能还将持续。对于企业而言，或许只能通过优化采购周期、混合部署新旧机型缓解压力，但在AI需求未降温前，这场“算力成本战”恐怕才刚刚开始。